面向智能监控的运动目标轮廓可靠提取

针对目标运动检测算法得到的运动目标轮廓存在轮廓不完整、不准确等问题,本文提出一种基于Vibe算法和GVF snake的运动目标轮廓可靠提取算法。首先通过Vibe算法快速定位运动目标的感兴趣区域,并结合数学形态学、边界快速粗定位算法,获得运动目标轮廓粗定位,再利用改进主动轮廓模型能够实时可靠提取运动目标的轮廓。改进的提取算法具有良好的模型初始化条件,使得本方法不仅能够得到准确的运动目标轮廓,而且满足了实时性要求。实验结果表明,该算法能够实时可靠地提取运动目标轮廓。     

基于背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取

针对现有的目标轮廓提取算法存在的问题,提出了一种结合背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取方法.该方法首先改进了基于背景减的背景边缘抑制方法,然后将其与GVF Snake方法相结合,提取运动目标轮廓.实验结果表明该方法能准确提取出完整的运动目标轮廓.     

一种基于复杂产品ICT切片图像的轮廓提取算法

应用ICT(indusrtial computed tomography)成像与数字图像处理和CAD等综合技术已成为对复杂机械产品进行反求建模的重要手段之一.在针对ICT切片图像进行轮廓分割和数据提取时,其轮廓数据的精确性对反求建模精度至关重要.在比较传统轮廓数据算法的基础上提出了一种改进的ICT切片图像轮廓边界分割与提取算法,经过分析和比较,该方法不但可提高边界轮廓数据的提取精度,而且还具有计算速度快和计算开销少的特点.     

基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法

提出了一种基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法,用于解决重叠细胞显微图像边界难以自动分离的问题.该算法使用Otsu算法和形态学滤波得到重叠细胞整体轮廓,并根据其曲率信息来定位细胞边界接触点,再采用活动轮廓模型分割得到重叠区域轮廓,最后结合边界接触点信息将其与整体轮廓拼接得到单个细胞轮廓.实验结果表明,算法实现了重叠细胞的分割,分割得到的细胞完整度高,且算法具有一定的鲁棒性,表明该算法用于重叠细胞的分割是可行、有效的.     

土地利用基础图件数据库建库与更新技术研究

新一轮国土资源大调查已经于1999年启动,它是一项跨世纪的基础性、公益性、战略性的宏伟工程.土地利用基础图件的数据库建设是其中的一项重要内容.本文结合包头市土地利用基础图件数据库建库和更新的实际工作,对土地利用基础图件数据库建库和更新的技术流程、技术方法以及存在的问题进行了探讨.     

基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法

针对现有的主动轮廓算法多为人为给定初始轮廓线的问题,提出一种基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法。该算法首先利用数学形态学算子对图像进行平滑预处理,然后将选择性注意机制引入到基于区域的无边界主动轮廓模型中,对单目标和多目标图像分别采用基于显著图的方法以及基于选择注意与小波变换相结合的方法进行掩膜初始化,最后应用水平集方法进行图像分割。结果表明,该算法不仅可以减少迭代次数,当图像中存在多个目标时还可以得到更精确的分割结果,有效地提高了主动轮廓算法的效率。     

基于Harris度量的轮廓尖锐度CDA优化算法

为了进一步提高工业现场中工件自动测量的精度,在详细分析了目前工业检测过程中角点提取准确度低、检测时间长等问题产生原因的基础上,提出了一种基于Harris度量的轮廓尖锐度工件图像角点检测优化算法。首先利用Freeman链码法提取工件图像的轮廓,通过计算轮廓尖锐度获取轮廓上的候选角点,然后针对两种不同类型的伪角点,分别采用Harris度量窗口和支撑区域自适应算法进行优化,最终得到工件图像的真实角点。将算法应用到了实际工件的尺寸测量中。相对于传统的角点检测算法,所提出的基于Harris度量的轮廓尖锐度CDA优化算法具有较好的准确性。     

一种基于snake模型的边缘轮廓提取的改进算法

snake模型的引入是近代数字图象处理领域的一次革新,该模型对计算机视觉产生了重大影响并受到了广泛的关注,但由于snake模型本身存在许多不足,尤其是全局最小能量的欠稳定性和收敛速度缓慢等问题,使得snake模型的应用受到一定制约.本文提出了一种基于snake模型的边缘轮廓提取的改进算法,该算法主要采用对目标轮廓的中心坐标进行跟踪,同时保持原封闭图象的相关特性,并利用轮廓中心坐标和目标轮廓的相互关系,更快更准确地实现对目标轮廓的迭代,从而加快用sanke模型实现轮廓提取的速度.     

基于轮廓相位相关的图像自动拼接

研究了图像的平面拼接,提出了一种基于轮廓相位相关的图像自动拼接算法.首先只考虑图像间的平移量和角位移,用轮廓相位相关算法将图像初始定位,得到图像间初始的投影变换矩阵;接着用迭代优化算法将图像间初始的投影变换矩阵优化求解,实现图像的准确拼接.本轮廓相位相关算法对常规的相位相关算法作了两点改进:(1)提取出图像的轮廓,只对二值化的轮廓图像进行相位相关计算,效率和鲁棒性提高;(2)当相位相关的δ函数阵列中存在多个和最大峰值比较接近的峰值时,将其对应的平移量都作为候选平移量,然后根据重叠区图像的一致性选取其中的最佳值.运行实例表明,在图像间的光照条件有较大差异、存在多个和最大峰值比较接近的峰值,以及图像间存在一定角位移时,算法都能实现正确拼接,稳定性较好.     

基于车辆轮廓定位匹配的车型识别方法

采用背景减法提取运动车辆目标的轮廓,用外接矩形对目标轮廓进行定位,选取轿车、客车和货车3种车型的侧面轮廓作为标准样本,分别计算待识别车辆的侧面轮廓与3种标准样本的匹配程度系数,保留系数较小的两类标准样本,然后采用Hausdorff距离算法计算待识别车辆轮廓与剩余两类样本之间的匹配程度,认定Hausdorff距离较小的两者具有相同的车型.实验结果表明,该方法准确、有效且实时性较好,在高速公路收费站、自动收费停车场等场合具有较大的实用价值.     

RBF neural network and active circles based algorithm for contours extraction

For the contours extraction from the images, active contour model and self-organizing map based approach are popular nowadays. But they are still confronted with the problems that the optimization of energy function will trap in local minimums and the contour evolutions greatly depend on the initial contour selection. Addressing to these problems, a contours extraction algorithm based on RBF neural network is proposed here. A series of circles with adaptive radius and center is firstly used to search image feature points that are scattered enough. After the feature points are clustered, a group of radial basis functions are constructed. Using the pixels’ intensities and gradients as the input vector, the final object contour can be obtained by the predicting ability of the neural network. The RBF neural network based algorithm is tested on three kinds of images, such as changing topology, complicated background, and blurring or noisy boundary. Simulation results show that the proposed algorithm performs contours extraction greatly.     

Adaptive Contour Model for Real-Time Foreground Detection

A multiscale foreground detection method was developed to segment moving objects from a stationary background. The algorithm is based on a fixed-mesh-based contour model, which starts at the bounding box of the difference map between an input image and its background and ends at a final contour.An adaptive algorithm was developed to calculate an appropriate energy threshold to control the contours to identify the foreground silhouettes. Experiments show that this method more successfully ignores the negative influence of image noise to obtain an accurate foreground map than other foreground detection algorithms. Most shadow pixels are also eliminated by this method.     

一种线性提升小波的方向断面边缘检测法

提出了一种基于线性提升小波的方向断面边缘检测法．构建了一组提升小波预测函数，并推导了一个线性更新函数．通过对原始影像进行“分裂”、“预测”与“更新”运算，实现影像的小波分解，并利用分解后的小波系数构成影像的小波梯度图和方向图．在小波方向图和梯度图的引导下，根据方向断面检测原理实现影像的边缘提取，也利用方向图实现了边缘的跟踪与准确定位．结果表明，由于方向图对于线性特征更加敏感，所提出的方法对于线性目标的检测更加有效．     

基于梯度修正和多向纹理提取的素描画生成算法

针对目前常见素描画自动生成算法中纹理方向单一、整体画面层次感不佳的问题,提出了一种基于梯度修正和多向纹理提取的素描画生成算法。该算法在图像分割基础上,针对不同分割区域提取亮度分布信息和梯度修正后的纹理方向分布信息,并利用这两种信息结合运动模糊滤波生成纹理图。最后将由霓虹处理生成的原图像的轮廓图与该纹理图合成最终的素描图。结果显示,本算法以运动模糊滤波代替线积分卷积来生成纹理,算法相对简化;以多向纹理和区域亮度信息更好地描述了整体的层次感、明暗对比度,视觉感官上获得了较好的素描效果。     

快速成形激光光斑半径补偿算法的研究

快速成形系统生成的切片轮廓含有大量的奇异点和非常小的轮廓环，这是传统数控技术中的刀具半径补偿算法所不能妥善处理的，为此提出了一种新的快速成形激光光斑半径补偿算法，它基于补偿后的线段方向必须与原始轮廓线段方向一致的判据，先将原始轮廓进行修整，删除不符合判据的轮廓点并根据需要添加相应的顶点，然后再进行半径补偿，从而保证了补偿轮廓无畸变失真和与原始轮廓的一致性，该算法是一个简单迭代过程，效率很高。     

基于可变形物体的碰撞检测算法

为了提高可变性物体在虚拟现实技术中碰撞检测的效率和准确度,提出了一种改进的基于可变形物体的碰撞检测算法。该算法利用蚁群算法优化蛇形轮廓模型,并将蛇形轮廓模型应用于固定方向凸包包围盒的更新过程中。实验结果表明,该算法极大地简化了固定方向凸包包围盒算法的重建过程,提高了碰撞检测的效率,同时由于加入优化的蚁群算法,提高了碰撞检测的准确度。     

一种新的基于轮廓特征的指尖及手指指向检测方法

传统基于K-Curvature以及凸包理论的指尖识别算法往往存在严重漏检问题.针对此问题,提出一种新的基于手指轮廓特征的指尖及手指指向检测方法,关键步骤包括轮廓平滑、直线区域检测、手指指向及指尖定位三部分,可实现精确快速的指尖识别过程.通过对不同姿态手势进行实验验证,所提算法能在准确定位指尖位置的同时,得到手指指向信息.满足人机交互系统对指尖点及手指指向获取的实时性要求,并对不同手指指向具有较强的自适应性.     

断层测量反求工程中的关键技术

研究了由断层测量轮廓序列重构零件CAD模型的关键技术。根据截面的面积、形心位置等属性，并结合轮廓串匹配技术，提出了封闭轮廓集 分割算法。一个封闭轮廓由圆弧、直线段等规则形状的轮廓段和自由曲线段组成。为了抽取开放的规则轮廓段，提出了特征参数识别和特征轮廓抽取交互进行、有机结合的技术。为了抽取开放的自由曲线段，提出了基于转角映射的特征连接点辨识技术。进一步抽取开放轮廓集时，要解决相邻层上开放轮廓段的匹配问题，提出了基于串匹配的轮廓优化分割技术。实例表明，所提出的轮廓集分割算法可以实现规则形体表面和自由曲面对应开放轮廓集的精确分割。此外，文中对特征的分割策略、参数识别等问题提出了可行的解决方案。     

一种改进的变分水平集车辆检测技术

针对传统运动目标检测算法存在适应性差、对噪声较敏感等缺点,提出一种基于变分水平集快速提取边缘模糊运动目标的方法。该算法利用主动轮廓模型进行边缘检测约束,并结合变分水平集方法进行二次演化获得准确的图像分割。实验证明,该方法能够快速准确的分割运动目标,对于复杂环境有较好的适应性和鲁棒性。     

救生衣-人系统漂浮运动测量中的标志点识别

以曲率尺度空间技术为基础,提出了一种快速、高精度的圆形目标鲁棒识别算法。从边缘图像中提取目标轮廓的关键点作为轮廓的分割点,从中筛选出在一定准则下可接受的圆弧。经过两次聚类和两次拟合得到圆形目标的准确参数。对比实验表明,只要目标边缘的局部连续弧段足够长,该算法就可获得比Hough变换更高的精度,时间复杂度大大降低且不受目标尺寸的制约。该算法已用于人体水中漂浮运动跟踪,在复杂背景、光照不稳定和标志点被部分遮挡的情况下求取了人体运动的时间历程,获得了满意的效果。